中部大学の小浜大和大学院生と山下隆義教授、藤吉弘亘教授らは、深層学習（ディープラーニング）のパラメーターを５０分の１に削減する技術を開発した。メモリーの使用量を９８％削減でき、計算資源の限られるエッジ端末で高度な人工知能（ＡＩ）処理を実行できるようになる。半導体メーカーと連携し実用化を目指す。

巨大なＡＩモデルを特定の用途にチューニングする再学習時にパラメーターを削減する。従来は巨大モデルの構築時に計算した重要度で残すパラメーターを選んでいた。

開発した技術では、再学習時に変化の大きなパラメーターを残す。構築時の重要度は低くても再学習時に変化の大きなパラメーターが残る。

６億３０００万のパラメーターのＡＩモデルに適用するとメモリーの使用量を２・３５ギガバイト（ギガは１０億）から４７メガバイト（メガは１００万）に削減できた。組み込みシステムに載るサイズになる。